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CPU崛起!Agent重塑PC,英特尔要做AI时代的“卖铲人”

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9月22日,2026英特尔技术创新与产业生态大会在苏州举行,这是雷科技第三次被邀请参会。回想当年,第一届大会还是在成都召开的,第二届则是在重庆,如今则来到了苏州,三座城市见证了PC行业在三年间的变化。

今年的大会主题是「同芯·智远」,其实比起往年更加聚焦,而且也很好理解——智能体正在远航。当然,这是小雷自己的理解,但从官方活动和现场展厅的展出来看,大致没错,毕竟今年的大会上,主题基本都是围绕Agent展开的。



但聊的并不只是Agent的实现方式,还有如何让PC硬件去适应Agent所带来的工作方式变化。因为AI的工作方式与以往的大多数软件都不同,它更像是一个站在系统和软件之上,代替用户去与PC交流的“秘书”,它或许不会占用太多的CPU或GPU性能,却对内存延迟、算力效率等以前“非主流”的性能有更高要求。

根据英特尔提供的预测数据,到2026年底,超过80%的企业应用将至少嵌入一个AI智能体,到2031年,中国企业场景里的活跃智能体数量预计将达到3.5亿个。所以,未来的PC硬件必须适应这种变化,就像CPU在数字创作时代,从强调单核变成强调多核一样。

而且,Agent的崛起,其实让CPU重新回到中心。以前的AI更多谈论的是峰值算力、显存,但在Agent时代,AI在实际推理前需要对任务进行拆解和分析,并且在运行过程中还要去调度各种软件、工具库等资源,而这些工作都需要CPU的支持。

可以说,在即将到来的Agent时代,CPU和GPU将成为AI生态的绝对核心,两者的重要性几乎对等。

Agent来了,CPU、GPU、NPU要重新分工了

英特尔公司副总裁兼端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩在演讲中提出了一个很有意思的观点:推动AI发展的除了大家熟悉的规模定律,还有“密度定律”。

高嵩提到,云端继续通过更多参数、数据和算力提升模型能力,同时越来越多的新能力会迅速被压缩到尺寸更小的模型里。此时,低比特量化、稀疏注意力、KV Cache卸载等技术,也让这些模型越来越适合在PC和各种边缘设备上运行。

啥意思?简单来说,就是顶级模型的参数规模达到一定程度后,在其基础上蒸馏出来的小模型,即使参数规模小于以前的传统模型,性能也会超过后者,再配合针对性的数据压缩、推理优化技术,就能让这些小模型在PC和边缘设备上运行,让AI任务不必仅依赖云端模型。



事实上,我们最近看到的各家Agent AI系统,都是从这个基础上延伸出来的,因为Agent任务会有大量零碎的目标拆解、部署和再检测任务。这些任务简单却繁多,如果全部交给云端模型计算,不仅会造成算力浪费,还会带来显著的延迟,导致用户体验变差。

所以,最佳的选择就是把这些任务放在本地进行处理,而要达成这个目标,除了需要有一个端侧部署的模型外,还需要一套针对性设计的硬件系统。而英特尔给出的答案就是XPU。

XPU包含CPU、GPU和NPU三个核心,其中CPU负责高频计划、决策和逻辑控制,GPU凭借Xe Core和XMX承担大量并行AI计算,NPU则负责语音、视觉等需要长期运行、对功耗更敏感的任务,三者根据Agent当前的工作状态动态切换。



不难看出,三个核心各有侧重,负责不同的任务,所以很难拿一个统一的性能标准去准确衡量它们的性能差异。说白了,以前的AI PC核心在于算力有多少,现在的Agent PC,则是看如何更好、更快地完成Agent任务,后者才是用户真正需要的。

当然,仅靠硬件端的适配是不够的,在软件端,英特尔也开始围绕Agent搭建新的生态,其策略是兼容开源推理框架和开放权重模型,同时通过微服务加入多模态感知、长短期记忆、反复思考、Web访问和安全等Agent常用模块。

大家可以这么理解,英特尔让硬件尽可能兼容开源生态,然后将各种Agent能力拆散成一个个独立模块,当开发者想部署Agent系统的时候,就可以用英特尔硬件+开源模型来搭建底座,并按需调度Agent模块,而不是将完整却臃肿的全功能模块打包进去。

英特尔在这里面的角色,就像一个原材料供应商,它提供你所需要的一切,你可以从中挑选自己需要的东西来构建自己的服务器和系统。

Agent PC到底能干嘛?

当然,技术说得再好听,最终还是要回到一个问题上:它到底有什么用?

Agent能干嘛,我们是知道的,但Agent PC和AI PC或者传统PC的区别在哪?区别就在于效率、体验和“智能”上。

在英特尔的设想里,未来的办公智能体会直接接管一部分工作流,比如自动拆解任务、调用工具、读取本地知识,在执行过程中持续检查结果,只在关键节点让用户确认。



为了实现这套体验,英特尔在Agent PC中加入本地推理引擎、模型路由和AI Skills,等于是提前把Agent所需的必要模块内置到电脑里,从而实现端云结合的Agent模式。

而且,Agent PC的能力不会只停留在办公上。在现场演示中,搭载酷睿Ultra和Marvis AI方案的AI NAS可以帮助创作者搜集和整理素材。面对创作者拍摄的数小时素材,只需要一句话,它就能从几百个素材中精准定位相关镜头。

老实说,这个功能小雷的视频组同事肯定会很眼馋,不仅省去后期找素材的麻烦,拍摄前期也不用再费大功夫去整理素材了。除此之外,针对现在非常火爆的AI视频赛道,Agent PC也有大用。

举个例子,生成一个15秒的480P视频,需要大约50积分,而生成15秒的2K视频,则要256积分,超5倍的成本差距是所有创作者都无法忽视的。而在Agent PC的环境下,借助英特尔的模型和算法,可以直接在端侧将480P视频超分到2K分辨率,全程无需云端算力支持,相当于直接省下了一大笔开销。



除了工作、娱乐等功能外,其实英特尔也强调Agent PC将在家庭场景中拥有更多的能力,比如成为协调全屋智能终端的数据中心。

所以,未来的Agent PC也不会只是你的工作或娱乐设备,它可能摆在客厅里,通过高速无线网络连接家里的所有设备,利用实时环境感知来实现主动服务,而你摆在房间里的“电脑”,甚至只需要一台显示器就够了。

而实现这一点的前提,就是英特尔的志强处理器。目前最新的志强6+处理器单颗就可以部署接近1000个智能体,在满足200ms启动时延SLA的情况下,可以并发创建350个沙箱。

当然,普通人是用不了这么多,但对企业而言,这个玩意就非常有必要了,只需要一个机柜,就可以为公司的上百人提供端侧Agent服务,等于把端侧Agent的部署成本降到了一个多数企业都能承受的范围。



随着A社自曝全面监测用户未脱敏的数据,甚至将其用于情报分析,已经有越来越多的企业开始拥抱开源模型。说实话,这恐怕才是OpenAI等公司最不想看到的,毕竟大家都走端侧部署的话,他们的故事就真的很难讲下去了。

这也是为什么,最近一年英特尔、AMD围绕着CPU做文章,而在GPU市场浸淫几十年的英伟达,也是破天荒地回归CPU市场,背后的原因就是他们早已看到了在Agent时代,CPU的地位并不会弱于GPU,谁能率先建立起新的生态,谁就有可能成为另一个“英伟达”。

Agent PC真正改变的,是PC的“身份”

对于英特尔来说,Agent PC所带来的机会其实是远超AI PC的,因为后者仍然是在传统的PC框架里做事情,但Agent PC不同,它实际上是在重新定义PC在AI时代里的地位。

AI PC再怎么强,本质上也还是人类的工具,但Agent PC却可以成为你的助手,甚至可能会是最懂你的“人”。前者可以被抛弃、可以被替换,但后者,需要你将过去积累下来的“记忆”和“习惯”全部打包带走,才能跳到另一个Agent生态,成本明显更高也更大。



而且,我们最好祈祷届时的智能家居协议和终端生态已经完成统一了,对于所有AI企业、硬件企业来说,Agent生态都是当下、乃至未来的最终极目标,因为这是一种用户一旦依赖上,就很难离开的生态。

或许有人就要问了:英特尔又不造模型,离不开Agent生态和它有什么关系?对,英特尔确实不造模型,但英特尔却可以造最具性价比的Agent PC,同时为AI企业提供他们所需的一切硬件。

就像我们常说的:“淘金的人不一定能赚到钱,但卖铲子的人永远不亏。”而英特尔想做的,就是那个卖铲子的人。



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